صقر سوليوشنز
نظام المعرفة بالذكاء الاصطناعي · دبي والخليج

يقضي فريقكم ساعات كل أسبوع بحثاً عن أشياء يمتلكونها أصلاً.

نبني مساعدي معرفة داخليين بالذكاء الاصطناعي فوق أرشيف وثائقكم القائم. تطبيق RAG مؤسسي يتعامل مع العربية والإنجليزية واللوائح بينهما.

صقر سوليوشنز هي ذراع التطبيق التابعة لأكاديمية صقر، معهد الذكاء الاصطناعي التطبيقي المعتمد من هيئة المعرفة والتنمية البشرية في مدينة دبي للإعلام.

نقطة التحوّل

نقطة التحوّل

في معظم المؤسسات الخليجية المتوسّطة والكبيرة، المعرفة في كلّ مكان وغير قابلة للعثور في أيّ مكان. مواقع SharePoint لا يصونها أحد. ملفات PDF للسياسات في ثلاثة مجلّدات مختلفة. مستودعات عقود لا يملك أحد صلاحية الوصول إليها. ملاحظات نظام إدارة العلاقات يقرأها الأشخاص الخطأ ولا يستطيع قراءتها الأشخاص الصحيحون. تتراسل الفِرق بالبريد للعثور على المعلومات بدلاً من البحث في الأنظمة التي تعيش فيها فعلاً.

تُقدّر دراسات متعدّدة لمكان العمل الوقت الضائع في البحث عن المعلومات الداخلية بنحو ساعتين إلى ثلاث ساعات ونصف لكل موظف يومياً.

العدد الدقيق يتفاوت بين مؤسسة وأخرى، لكن النمط ثابت: المعرفة المبعثرة تُنتج ضريبة إنتاجية حقيقية. الفِرق التي عالجت ذلك تشغّل مساعدين داخليين بالذكاء الاصطناعي يستحضرون من أرشيف الوثائق ويُجيبون بلغة واضحة مع إسناد المصادر.

ما ينقص المشتري الخليجي هو نظام معرفة مصمَّم لطريقة تخزين المؤسسات الإقليمية للمعلومات والوصول إليها فعلياً. أرشيفات وثائق ثنائية اللغة. وأنظمة إقليمية وعالمية مختلطة. ومتطلّبات إقامة بيانات بموجب PDPL. وبُنى صلاحيات موروثة من سنوات من النموّ العضوي.

ما الذي نبنيه

ما الذي نبنيه

مساعد معرفة داخلي بالذكاء الاصطناعي مُدرَّب على أرشيف وثائقكم، ومدمَج مع الأنظمة التي يستخدمها فريقكم، ومحوكَم وفق النظام التنظيمي الذي تعملون ضمنه.

أنماط شائعة ننشرها: طبقة RAG على مستوى الشركة فوق أرشيف الوثائق؛ ومساعد سياسات وموارد بشرية مُدرَّب على دليلكم وإجراءاتكم؛ ومساعد مراجعة عقود وقانونية للمستشار الداخلي والمالية؛ وطبقة ذكاء حسابات ومبيعات للفِرق المواجهة للعميل.

النظام يُجيب بلغة فريقكم، ويُسند مصادره، ويحترم صلاحيات الوصول للأنظمة الأصلية.

KNOWLEDGE-S3-ESTATEأرشيف وثائق مجرَّد · موادّ · بلا صور أشخاص
أنظمة المصدر

أين تعيش المعرفة

النظام الذي نبنيه يتّصل بحيث تجلس معرفة فريقكم فعلاً:

  1. 01

    SharePoint وOneDrive وGoogle Drive وBox وDropbox Business.

  2. 02

    الويكي الداخلي على Notion أو Confluence أو شبكات داخلية مخصَّصة.

  3. 03

    أنظمة إدارة العلاقات (Salesforce وHubSpot وMicrosoft Dynamics) لذكاء الحسابات.

  4. 04

    أنظمة الموارد البشرية (Workday وBambooHR ومزوّدون إقليميون) لبيانات السياسات والموظفين.

  5. 05

    مستودعات العقود (Ironclad وDocuSign وبدائل إقليمية) للقانون والمالية.

  6. 06

    أنظمة تخطيط الموارد والعمليات حيث تُكمل البيانات المنظَّمة أرشيف الوثائق.

تؤكّد مرحلة الاكتشاف أيّ المصادر تهمّ أكثر، وترتيب دمجها.

ما المُدرَج

ما المُدرَج

  • اكتشاف لأرشيف وثائقكم وأنظمة الوصول وحالات الاستخدام التي سيتبنّاها فريقكم بأسرع وقت.

  • منظومة RAG والمساعد كاملة، مُعدَّة داخل بيئتكم، بضوابط الوصول الصحيحة وسجلّات التدقيق.

  • تكامل مع أنظمة السجلّات المذكورة أعلاه.

  • موقف حوكمة متوافق مع PDPL وأيّ لوائح بيانات قطاعية.

  • جلسات تدريبية للفِرق التي ستستخدم النظام يومياً، وجلسة منفصلة لقسم تقنية المعلومات وملّاك البيانات، مأخوذة من برنامج أكاديمية صقر للذكاء الاصطناعي للعمليات والأعمال.

  • دليل تشغيل موثَّق بالأنماط التي يستطيع فريقكم تطويرها بمفرده.

المهمّة

كيف تسير المهمّة

  1. 01

    الأسبوعان 1 و2

    الاكتشاف والتصميم.

    نرسم أرشيف وثائقكم، ونحدّد حالات الاستخدام الأعلى قيمة، ونصمّم بنية النظام وفق متطلّبات الوصول والحوكمة لديكم.

  2. 02

    الأسابيع 3 إلى 7

    البناء والتكامل.

    طبقة المتجَّهات، ومسار الاسترجاع، وواجهة المساعد، وإسناد المصادر، وضوابط الوصول، وسجلّ التدقيق. مُختبَرة على وثائقكم الحقيقية.

  3. 03

    الأسابيع 7 إلى 10

    التدريب والتموضع.

    يعمل المستخدمون التجريبيون داخل النظام على أسئلة حقيقية. ونضبط الاسترجاع على الفجوات التي تظهر. وبنهاية المهمّة، يصبح النظام جاهزاً للنشر الأوسع.

  4. Next

    بعد الإطلاق.

    الاستمرار الطبيعي هو ترتيب "مدير الذكاء الاصطناعي بدوام جزئي"، يوسّع النظام إلى وظائف جديدة، ويحتفظ باستراتيجية الذكاء الاصطناعي على المستوى التنفيذي، ويحوكم منظومة المعرفة مع نموّها.

الفئة المستهدفة

لمن هذه المهمّة

مؤسسات خليجية متوسّطة وكبيرة من 500 إلى 10,000 موظف، تملك أرشيفات وثائق كبيرة وحالة استخدام واضحة يخدمها النظام أولاً. خدمات مهنية، وبنوك، وشركات تأمين، ومجموعات عائلية، ومؤسسات قريبة من القطاع الحكومي، وتجزئة وضيافة كبيرة.

ستحصلون على القيمة الأعلى إن كان لديكم راعٍ واضح على مستوى رئيس العمليات أو رئيس المعلومات أو رئيس الموارد البشرية، وفريق تقنية معلومات مستعدّ لمنحنا الوصول الذي نحتاجه للدمج بشكل سليم.

كيف نعمل

ما الذي يجعل هذا مختلفاً

  • 01

    نصمّم للمحتوى الخليجي ثنائي اللغة منذ البداية.

    العربية، والإنجليزية، والوثائق المختلطة اللغة بينهما.

  • 02

    النظام مبنيٌّ حول نظامكم في الحوكمة، لا مُلصَق به لاحقاً.

    PDPL، ولائحة DIFC رقم 10، ومتطلّبات ADGM مرسومة في الأسبوع الأول، لا مُلصَقة في النهاية.

  • 03

    تدريب على منهج معتمَد من هيئة المعرفة.

    التدريب داخل المهمّة يستخدم المنهج نفسه الذي يعمل عبر برامج أكاديمية صقر للشركات. يتعلّم فريقكم كيف يعمل RAG، وكيف يبدو الاسترجاع الجيّد، وكيف يضيف مصادر وثائق جديدة دون مساعدتنا.

الأسئلة الشائعة

أسئلة متكررة

  • RAG اختصار لـ retrieval-augmented generation أو "التوليد المعزَّز بالاسترجاع". وبلغة بسيطة، هو الطريقة التي يستطيع بها مساعد الذكاء الاصطناعي الإجابة عن أسئلة بناءً على وثائق شركتكم الفعلية، مع إسناد المصادر، بدلاً من اختلاق المعلومات. يسأل فريقكم "ما سياستنا في العمل عن بُعد؟" فيستحضر النظام الإجابة من دليل الموارد البشرية لديكم، مع الإشارة إلى الصفحة. هذا هو RAG. ومعظم مساعدي الذكاء الاصطناعي المؤسسيين الحديثة مبنيّون على هذا النمط.

  • يكون Microsoft 365 Copilot مفيداً حين يكون أرشيف الوثائق نظيفاً، والصلاحيات موثوقة، ومعظم العمل يحدث داخل Microsoft 365. وتعمل Glean وأدوات مشابهة جيداً في المؤسسات ذات نظافة وثائق ناضجة وأرشيفات أحادية اللغة في الغالب. كثير من المؤسسات الخليجية تعيش واقعاً أكثر تعقيداً: أرشيفات وثائق ثنائية اللغة، وأنظمة إقليمية بجانب أنظمة عالمية، وبُنى مجلّدات موروثة، وصلاحيات لا تعكس دائماً طريقة عمل الفِرق اليوم. نحن مبنيّون لطبقة التطبيق الأكثر تعقيداً تلك.

  • نعم. العربية، والإنجليزية، والوثائق المختلطة اللغة بينهما. طبقة الاسترجاع مهيّأة للّغتين، ويُجيب المساعد بأيّ لغة يطرح بها المستخدم سؤاله. وهذا يهمّ البنوك الإقليمية، والمجموعات العائلية، والأعمال القريبة من القطاع الحكومي حيث تكون أرشيفات الوثائق ثنائية اللغة فعلاً.

  • ثلاث طبقات. أولاً، مسار الاسترجاع لا يُعيد إلا محتوى من وثائقكم الفعلية، مع إسناد المصادر في كل إجابة. ثانياً، بنية الأوامر تُرشد النموذج إلى أن يقول "لا أعرف" حين لا يجد الاسترجاع إجابة واضحة. ثالثاً، يُسجّل النظام كل سؤال وإجابة للمراجعة، ليتمكّن فريقكم من تحديد مواطن ضعف الاسترجاع وتحسينها مع الوقت. إدارة الهلوسة انضباط مستمرّ، لا إعداد لمرّة واحدة.

  • يحترم النظام صلاحيات الوصول للأنظمة المصدرية الأصلية. إن كانت وثيقة مالية مقيَّدة بفريق المالية في SharePoint، فلن يُظهرها مساعد الذكاء الاصطناعي لأيّ شخص خارج فريق المالية. تُفرَض الصلاحيات على طبقة الاسترجاع، لا على الواجهة فقط.

  • نعم. SharePoint وGoogle Drive وBox وDropbox Business وNotion وConfluence، إضافة إلى التكامل مع أنظمة الموارد البشرية (Workday وBambooHR وأنظمة إقليمية)، وأنظمة إدارة العلاقات (Salesforce وHubSpot)، ومستودعات العقود (Ironclad وDocuSign وبدائل إقليمية). وتؤكّد مرحلة الاكتشاف أيّ المصادر يُدمَج أولاً.

  • تُرسَم إقامة البيانات والتشفير وضوابط الوصول وتسجيل التدقيق جميعاً في الأسبوع الأول، ومدمَجة في البنية، لا مُضافة لاحقاً. وتُحدَّد تدفّقات البيانات أثناء البناء. لحالات الاستخدام المنظَّمة، يمكن نشر النظام داخل سحابتكم أو بيئة إقليمية مع استدلال خاصّ حيث يقتضي الأمر. وحين تُستخدم خدمات ذكاء اصطناعي خارجية معتمَدة، يُوثَّق كل تدفّق بيانات ويُمنح إذن ويُحوكَم قبل الإطلاق.

  • نعم. يمكن لواجهة المساعد أن تجلس داخل Microsoft Teams أو Slack أو شبكتكم الداخلية أو كتطبيق ويب مستقلّ. يَنشر معظم العملاء المساعد حيث يعمل فريقهم بالفعل، وهو ما يُحسّن التبنّي بشكل ملحوظ.

تواصلوا معنا

حدّثونا أين يفقد فريقكم أكبر قدر من الوقت.

أرسلوا لنا ملاحظة قصيرة. سنقرأها، ونرد عليكم خلال يومَي عمل، ونرتّب مكالمة لمناقشتها.